카카오그룹, 택시 반발 속 “수요예측 AI 개발한다”

카카오모빌리티 x 카카오브레인, ‘택시수요예측 AI’ 공동 개발
택시수요예측 기술을 바탕으로 효율적인 택시 재배치 가능
수요 불일치 해결 실마리 찾을 것
  • 등록 2018-12-10 오전 11:22:08

    수정 2018-12-10 오후 2:20:11

[이데일리 김현아 기자]
‘카카오 T 카풀’의 정식 서비스로 택시 업계의 반발이 큰 가운데, 카카오 그룹이 택시 수요를 예측해 공차률을 줄이는 ‘수요예측 AI’ 개발에 나서 관심이다.

구글이 5일(현지시간) 구글 모기업 알파벳의 자율자동차 부문인 웨이모(Waymo)를 통해 미국 애리조나 피닉스에서 자율주행차 상용 서비스를 시작한 가운데, 우리나라에서도 차량 공유 시대가 앞당겨질 수 있을 지도 관심이다.

인공지능(AI)을 활용한 효과적인 택시 배차 시스템 개발은 카카오 그룹뿐 아니라 SK텔레콤도 추진 중이다.

카카오모빌리티(대표 정주환)는 카카오브레인과의 공동연구를 통해 국내 최초로 딥러닝(Deep learning) 기반의 택시수요예측 AI 모델을 개발, 이를 활용해 앞으로 택시업계의 고질적인 수요와 공급 불균형 문제를 적극 해소해 나가겠다고 10일 밝혔다.

양사는 세계적으로 라이드 헤일링(ride hailing, 차량 호출) 서비스가 일상 속 필수 요소로 자리잡아 가는 추세이기에 핵심 운송수단 중 하나인 택시가 운전자의 주관적인 경험에 의해 운행되는 문제를 해결하고자 모빌리티 데이터 처리 기반의 전문화된 인공지능 방법론을 연구해왔다.

택시 수요와 공급의 불균형 문제를 해결하기 위해서는 어느 시간, 어느 지역에서 호출이 발생할지를 미리 예측하는 것이 필수다.

이에 카카오모빌리티와 카카오브레인의 공동 연구 성과물은 이에 대한 흐름을 간파할 수 있는 우수한 AI 성능이 입증된 만큼 앞으로 교통 불균형 해소를 위한 정보망의 중추를 담당하게 될 전망이다.

이번에 설계된 인공지능 시스템은 차량 호출 수요예측 분야에서 성능 평가의 척도가 되고 있는 미국 뉴욕 택시 공개 데이터와 비교했을 때도 기존 연구를 뛰어넘는 우수한 능력을 보여준 바 있다.

이러한 성과를 인정받아 7일(캐나다 현지 시각) 인공지능 분야의 최고 권위 학회 중 하나인 신경정보처리시스템학회(NeurlPS) 워크샵 중 ‘시공간 영역에서의 모델링과 의사결정’에서 연구 결과를 발표했다.

카카오모빌리티와 카카오브레인은 양사가 보유한 강력한 택시수요예측 기술을 바탕으로 수요가 없는 지역에서 활동하는 택시를 수요가 많거나 많을 것으로 예상되는 지역으로 유도하거나, 예상되는 수요와 공급을 바탕으로 택시 요금을 탄력적으로 적용할 수 있는 가변 가격제 연구 등을 진행하여 수요 불일치를 해결하는 실마리를 찾아간다는 계획이다.

수요예측 정보가 도로 위 곳곳의 택시들에게 적극적으로 공유될 수 있게 함으로써 공차 시간을 감소시키고, 이것이 곧 택시기사의 수익 증진으로 직결될 수 있도록 다양한 서비스에 적용해 나갈 예정이다.

구글 모기업 알파벳의 자율자동차 부문인 웨이모(Waymo)는 미국 애리조나 피닉스에서 자율주행차 서비스를 시작했다. 스마트폰 앱인 ‘웨이모 원’은 기존의 우버, 리프트 같은 스마트폰 택시 앱처럼 기능한다. 초기 서비스 반경은 피닉스 주변 160km로 제한되며, 이용자 역시 400명으로 한정된다. 웨이모는 운전자 조작없이 운전이 이루어지나 완전 무인차는 아니다. 웨이모 엔지니어가 자율차 오작동을 대비해 운전석에 앉게 된다. 사진=AFP
카카오모빌리티 정주환 대표는 “모빌리티 AI 시스템이 고도화될수록, 택시는 손님이 없고 손님은 택시가 없어 곤란을 겪는 교통수요 불일치 시대를 벗어나게 될 것”이라며 “이번 연구 성과가 국내 모빌리티 시장이 한층 선진화되는 기폭제 역할을 할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

카카오브레인 김남주 최고기술책임자(CTO)는 “인공지능 기술은 연구 단계에서 한발짝 더 나아가 실생활 서비스에 접목돼 가치를 창출하는 단계에 접어들고 있다”며 “카카오브레인은 자사 인공지능 기술을 더욱 고도화하는 한편 국내외 기업과 적극적으로 협력하며 누구나 인공지능 기술이 주는 혜택을 누릴 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.

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